[发明专利]基于公共信息的强化学习实现方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201911046737.6 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110796266B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 梁新乐;刘洋;陈天健;董苗波 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N5/04 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 王韬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于公共信息的强化学习实现方法、设备及存储介质，所述方法包括：智能体获取数据采集设备采集的自身采集数据，并向联邦服务端发送公共信息获取请求；接收联邦服务端返回的已处理公共信息，其中，联邦服务端根据公共信息获取请求对本地的原始公共信息进行安全处理得到已处理公共信息；根据自身采集数据和已处理公共信息进行强化学习推理和训练，以优化智能体的控制策略。本发明实现了在利用外部公共信息提高强化学习智能体控制性能的同时，不泄露公共信息中的隐私信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 公共 信息 强化 学习 实现 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于公共信息的强化学习实现方法，其特征在于，所述基于公共信息的强化学习实现方法应用于强化学习的智能体，所述智能体与联邦服务端通信连接，所述基于公共信息的强化学习实现方法包括以下步骤：/n获取所述智能体的数据采集设备采集的自身采集数据，并向所述联邦服务端发送公共信息获取请求；/n接收所述联邦服务端返回的已处理公共信息，其中，所述联邦服务端根据所述公共信息获取请求对本地的原始公共信息进行安全处理得到所述已处理公共信息；/n根据所述自身采集数据和所述已处理公共信息进行强化学习推理和训练，以优化所述智能体的控制策略。/n
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